MapReduce实例----数据去重

数据去重的 最终目标是让 原始数据中 出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就是reduce的 输入应该以 数据作为 key，而对value-list则 没有要求。当reduce接收到一个时就 直接将key复制到输出的key中，并将value设置成 空值。

　　在MapReduce流程中，map的输出经过shuffle过程聚集成后会交给reduce。所以从设计好的reduce输入可以反推出map的输出key应为数据，value任意。继续反推，map输出数据的key为数据，而在这个实例中每个数据代表输入文件中的一行内容，所以map阶段要完成的任务就是在采用Hadoop默认的作业输入方式之后，将value设置为key，并直接输出（输出中的value任意）。map中的结果经过shuffle过程之后交给reduce。reduce阶段不会管每个key有多少个value，它直接将输入的key复制为输出的key，并输出就可以了（输出中的value被设置成空了）。

一、字符串去重代码如下：

package com.zt;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

 

public class QuChong {

 

    //map将输入中的value复制到输出数据的key上，并直接输出

    public static class Map extends Mapper{

        private static Text line=new Text();//每个字符串

       

        //实现map函数

        public void map(Object key,Text value,Context context)  //接收一个文件名作为key，该文件的每行内容作为value

                throws IOException,InterruptedException{
        	String str=value.toString();
			StringTokenizer stringTokenizer=new StringTokenizer(str);
			while(stringTokenizer.hasMoreElements()){   //迭代得到每个字符串
				line.set(stringTokenizer.nextToken());
				System.out.println(key+"     "+value);
				context.write(line, new Text(""));   //输出产生的中间键值对，键为这个字符串，值为空
				
			}
		}
	}

   

    //reduce将输入中的key复制到输出数据的key上，并直接输出

    public static class Reduce extends Reducer{

        //实现reduce函数

        public void reduce(Text key,Iterable values,Context context)   //将map函数输出的中间键值对作为输入值

                throws IOException,InterruptedException{

            context.write(key, new Text(""));     //输出每个键，即字符串

        }

       

    }

   

    public static void main(String[] args) throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

     String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

     if (otherArgs.length != 2) {

     System.err.println("Usage: Data Deduplication  ");

     System.exit(2);

     }

     

     Job job = new Job(conf, "Data Deduplication");

     job.setJarByClass(QuChong.class);

     

     //设置Map、Combine和Reduce处理类

     job.setMapperClass(Map.class);

     job.setCombinerClass(Reduce.class);

     job.setReducerClass(Reduce.class);

     

     //设置输出类型

     job.setOutputKeyClass(Text.class);

     job.setOutputValueClass(Text.class);

     

     //设置输入和输出目录

     FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

     System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

     }

} 

测试输入：

zt     zw  zw zt bb          zt
bb ppx 皮皮   虾
bb ppx 皮皮        虾
bb ppx 皮皮   虾
bb ppx 皮皮        虾

测试输出：

bb	
ppx	
zt	
zw	
皮皮	
虾	

同时控制台输出如下：

二、上面是以字符串为单位去重，如果是以行为单位去重，则不需要迭代出每个字符串，代码如下：

package com.zt;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

 

public class MyThird {

 

    //map将输入中的value复制到输出数据的key上，并直接输出

    public static class Map extends Mapper{

        private static Text line=new Text();//每行数据

       

        //实现map函数

        public void map(Object key,Text value,Context context)

                throws IOException,InterruptedException{

            line=value;

            context.write(line, new Text(""));

        }

       

    }

   

    //reduce将输入中的key复制到输出数据的key上，并直接输出

    public static class Reduce extends Reducer{

        //实现reduce函数

        public void reduce(Text key,Iterable values,Context context)

                throws IOException,InterruptedException{

            context.write(key, new Text(""));

        }

       

    }

   

    public static void main(String[] args) throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

        //这句话很关键

     //   conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");

       

        //String[] ioArgs=new String[]{"dedup_in","dedup_out"};

     String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

     if (otherArgs.length != 2) {

     System.err.println("Usage: Data Deduplication  ");

     System.exit(2);

     }

     

     Job job = new Job(conf, "Data Deduplication");

     job.setJarByClass(MyThird.class);

     

     //设置Map、Combine和Reduce处理类

     job.setMapperClass(Map.class);

     job.setCombinerClass(Reduce.class);

     job.setReducerClass(Reduce.class);

     

     //设置输出类型

     job.setOutputKeyClass(Text.class);

     job.setOutputValueClass(Text.class);

     

     //设置输入和输出目录

     FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

     System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

     }

} 

测试输入：

file1:

    2012-3-1 a

    2012-3-2 b

    2012-3-3 c

    2012-3-4 d

    2012-3-5 a

    2012-3-6 b

    2012-3-7 c

    2012-3-3 c

file2:

   2012-3-1 b

    2012-3-2 a

    2012-3-3 b

    2012-3-4 d

    2012-3-5 a

    2012-3-6 c

    2012-3-7 d

    2012-3-3 c

输出：

    2012-3-1 a	
    2012-3-1 b	
    2012-3-2 a	
    2012-3-2 b	
    2012-3-3 b	
    2012-3-3 c	
    2012-3-4 d	
    2012-3-5 a	
    2012-3-6 b	
    2012-3-6 c	
    2012-3-7 c	
    2012-3-7 d